# GLM Image API

> پرامپٹ توسیع، قابلِ ترتیب مراحل اور رہنمائی، اور ہر کال میں 4 تصاویر تک والا ٹیکسٹ ٹو امیج ماڈل

ٹیکسٹ پرامپٹ سے تصاویر تخلیق کرتا ہے اور ٹیکسٹ کو درست طور پر رینڈر کرنے پر توجہ دیتا ہے۔ `image_size` دس پیش سیٹوں میں سے منتخب کیا جا سکتا ہے، `num_inference_steps` 10 سے 100، `guidance_scale` 1 سے 10، اور `seed` مقرر کیا جا سکتا ہے۔ ہر درخواست میں 4 تک تصاویر بن سکتی ہیں، آؤٹ پٹ jpeg یا png میں ہوتا ہے۔ اختیاری پرامپٹ توسیع LLM کے ذریعے پرامپٹ کو دوبارہ لکھتی ہے۔

- Model id: `glm-image`
- Made by: Zhipu AI
- Category: Text to Image
- Output: image
- Estimated price per run: $0.05 / image (cheapest run $0.05 (50 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/glm-image`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/glm-image`
- Docs page: https://doitong.com/ur/developers/models/glm-image

## Pricing

Price: **$0.05 / image**. Estimated from the typical cost of one run, per output (`num_images`). The quote is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.05 = 50 API credits (1 image × 50 API credits).

Prices are the upstream price in USD, paid from the API balance in API credits (1000 API credits = 1 USD). `POST https://api.doitong.com/v1/quote/glm-image` with the same JSON body returns the exact price for that input; the quote is exactly what a run charges. Invalid input is never charged and failed or canceled requests are refunded automatically.

## Input parameters

Send either the canonical name or the native field name (not both). Canonical names are the same across models.

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | تصویر کی تخلیق کی رہنمائی کرنے والی متنی ہدایات۔ |
| `image_size` |  | object {width, height} \| enum (string) | no | `square_hd` | `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9`, `portrait_3_2`, `landscape_3_2`, `portrait_hd`, `landscape_hd` | آؤٹ پٹ تصویر کے dimensions۔ |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `30` | 10 – 100 | Image-quality control، diffusion denoising steps کی تعداد کے طور پر؛ اضافی steps عموماً نتائج بہتر بناتے ہیں۔ |
| `guidance_scale` |  | number | no | `1.5` | 1 – 10 | classifier-free guidance کے ذریعے کنٹرول کی جانے والی پرامپٹ سے مطابقت: اس scale کو بڑھانے سے تخلیق پرامپٹ کے زیادہ قریب ہو جاتی ہے۔ |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | دوبارہ وہی تصاویر بنانے کے لیے رینڈم سیڈ: کسی تصویر کو دوبارہ بنانے کے لیے اس کا پرامپٹ اور سیڈ دونوں دوبارہ استعمال کریں۔ |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 4 | تیار کی جانے والی تصاویر کی تعداد۔ |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | تخلیق شدہ تصاویر کے لیے NSFW screening control؛ غیر محفوظ قرار دی جانے والی ہر تصویر کو سیاہ تصویر سے بدل دیا جاتا ہے۔ صرف authorized accounts screening غیر فعال کر سکتے ہیں، اس لیے اس setting سے قطع نظر غیر مجاز درخواستوں کی جانچ ہوتی ہے۔ |
| `output_format` |  | enum (string) | no | `jpeg` | `jpeg`, `png` | نتیجے کی تصویر کا فارمیٹ۔ |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | تیار کردہ نتائج کی تفصیل اور معیار بہتر بنانے کے لیے LLM پر مبنی پرامپٹ کی توسیع، جو True سے فعال ہوتی ہے۔ |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
```

## Run it

Set `DOITONG_API_KEY` to a key from https://doitong.com/developers/dashboard#keys. `?wait=20` returns the finished request in the same call when it is ready within 20 seconds; otherwise poll `GET /requests/{id}` (it also accepts `?wait=`), or pass `webhook_url`.

### curl

```bash
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/glm-image?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
```

### JavaScript

```javascript
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
  "Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/glm-image?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);

// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
  res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
  request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
```

### Python

```python
import os
import requests

API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/glm-image", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
    raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])

# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
    request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
```

### MCP

The MCP server at `https://api.doitong.com/v1/mcp` exposes the tools `search_models`, `get_model`, `quote`, `run`, `get_request`, `cancel_request`, `list_requests`, `create_upload` and `get_account`. A `run` call for this model:

```json
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "run",
    "arguments": {
      "model_id": "glm-image",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}
```

## Response

Every call returns a request object. `status` is one of `queued`, `running`, `succeeded`, `failed`, `canceled`. `outputs` lists the generated files with URLs on our storage (kept forever, or 7 days with `?storage=temporary`; `storage` says which); `output` is the model's own result object with the same URLs.

```json
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "glm-image",
  "status": "succeeded",
  "created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
  "started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
  "completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
  "queue_position": null,
  "cost": {
    "credits": 50,
    "usd": "0.05",
    "charged": 50,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "output": {
    "images": [
      {
        "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
        "width": 1024,
        "height": 768,
        "content_type": "image/jpeg"
      }
    ],
    "timings": {},
    "seed": 42,
    "has_nsfw_concepts": [
      false
    ],
    "prompt": "string"
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "image",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "stored": true
    }
  ],
  "error": null,
  "metrics": {
    "inference_seconds": 6.8
  },
  "urls": {
    "self": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `images` | array of object {url, width, height, content_type} | تخلیق شدہ تصاویر کے URLs پر مشتمل فہرست۔ |
| `timings` | object |  |
| `seed` | integer | تصویر کی تخلیق کا سیڈ، جس میں ان پٹ میں سیڈ نہ دینے پر تصادفی طور پر منتخب قدر شامل ہوتی ہے؛ بصورتِ دیگر فراہم کردہ قدر دہرائی جاتی ہے۔ |
| `has_nsfw_concepts` | array of boolean | بتاتا ہے کہ تخلیق کردہ تصاویر میں NSFW تصورات موجود ہیں یا نہیں۔ |
| `prompt` | string | تصویر کی تخلیق کے دوران استعمال ہونے والا پرامپٹ۔ |

## Related models

- [Glm Image · Image to Image](https://doitong.com/developers/models/glm-image/image-to-image.md) (`glm-image/image-to-image`): $0.05 / image
- [FLUX.1 \[dev\]](https://doitong.com/developers/models/flux/dev.md) (`flux/dev`): $0.025 / megapixel
- [FLUX.1 \[schnell\]](https://doitong.com/developers/models/flux/schnell.md) (`flux/schnell`): $0.003 / megapixel
- [FLUX.2 \[dev\]](https://doitong.com/developers/models/flux-2.md) (`flux-2`): $0.012 / megapixel
- [FLUX.2 \[pro\]](https://doitong.com/developers/models/flux-2-pro.md) (`flux-2-pro`): $0.015 / megapixel of output image
- [GPT Image 2.5 Text to Image](https://doitong.com/developers/models/openai/gpt-image-2.5/flare/text-to-image.md) (`openai/gpt-image-2.5/flare/text-to-image`): from $0.008 / image
- [Ideogram V4.5](https://doitong.com/developers/models/ideogram/v4.5.md) (`ideogram/v4.5`): from $0.03 / image
- [Nano Banana 2](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-2.md) (`nano-banana-2`): from $0.06 / image

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/glm-image
- All models and guides for AI agents: https://doitong.com/developers/llms.txt
- OpenAPI 3.1 with this model's typed request body: https://doitong.com/developers/openapi.json?model=glm-image
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/glm-image